Cours 11- Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Question 1

Quels sont les 4 critères de l’apprentissage pour les cognitivistes?

Answer 1

1- Modification du comportement du sujet
2- Impliquant la mémoire long-terme et la mémoire de travail
3- Résultant de l’acquisition de connaissances
4- Impliquant la connexion d’au moins 2 éléments d’information

Question 2

Qu’est-ce que l’apprentissage machine?

Answer 2

conception et implémentation de méthodes permettant à une machine d’évoluer par un processus systématique et ainsi de remplie des tâches difficiles ou problématiques par des moyens algorithmiques plus classiques

Question 3

Décris comment le Professeur Domingos compare l’apprentissage machine au jardinage.

Answer 3

Algorithmes = graines
données = rôle de l’engrais
Chercheur/ingénieur = jardinier
Programmes/applications développés = fruits de ce jardinage

Question 4

Décris le modèle traditionnel de l’ordinateur.

Answer 4

des programmes sont créés et des données sont mises dans l’ordinateur, puis l’ordinateur traite les données avec les programmes et sort une réponse (output)

Question 5

Quel est le problème du modèle traditionnel de l’ordinateur?

Answer 5

Il faut créer le programme et cela prend beaucoup de temps et de ressources

Question 6

Quel est le nouveau modèle de l’ordinateur avec l’apprentissage automatique?

Answer 6

on donne les données à l’ordinateur et on lui dit ce qu’on veut obtenir (résultat voulu) et l’ordinateur crée le programme nécessaire pour exécuter la tâche

Question 7

Quels sont les 4 formes d’apprentissage automatique?

Answer 7

1- Apprentissage supervisé
2- Apprentissage semi-supervisé
3- Apprentissage non-supervisé
4- Apprentissage par renforcement

Question 8

Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé?

Answer 8

les données d’apprentissage contiennent aussi des informations sur le résultat visé

Question 9

Qu’est-ce que l’apprentissage semi-supervisé?

Answer 9

Les données d’apprentissage contiennent quelques informations sur le résultat visé

Question 10

Qu’est-ce que l’apprentissage non-supervisé?

Answer 10

Les données d’apprentissage ne contiennent pas d’information sur le résultat visé

Question 11

Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement?

Answer 11

Une forme de récompense est obtenue suite à une séquence d’actions

Question 12

Quel forme d’apprentissage automatique serait la plus efficace en recherche? Pourquoi?

Answer 12

Apprentissage non-supervisé puisque l’ordinateur fait de la reconnaissance de pattern

Question 13

Quand l’apprentissage supervisé est-il utilisé?

Answer 13

Lorsque des exemples de données sont disponibles et permettent d’identifier à l’avance les catégories.

Question 14

Pourquoi tuilise-t-on l’apprentissage automatique non-supervisé?

Answer 14

Pour identifier la structure sous-jacente des données mais dans le cas où il manque des données ou des étiquettes, et non pas en cas de total absence.

Question 15

Quand utilise-t-on l’apprentissage non-supervisé?

Answer 15

Utilisé si les exemples disponibles ne permettent pas de déterminer les catégories (les étiquettes)

Question 16

Que fait le système d’intelligence artificiel en apprentissage non-supervisé?

Answer 16

Il doit identifier la structure sous-jacente des données lui-même en utilisant divers algorithmes appropriés

Question 17

Qu’est-ce que le clustering?

Answer 17

Lorsqu’on a une nuage de données et qu’on tente d’Extraire des axes.

Question 18

Quelle est la particularité de l’apprentissage par renforcement?

Answer 18

L’Agent intelligent ne se fait pas montré quoi faire et ses réponses sous-optimales ne sont pas corrigées par une source externe

Question 19

Décris l’apprentissage par renforcement en apprentissage automatique.

Answer 19

on cherche à identifier ;es actions qu’un agent doit effectuer dans un environnement donné afin de maximiser à long-terme la récompense

Question 20

Sur quoi repose l’apprentissage automatique?

Answer 20

Sur le développement d’algorithme spécialisés

Question 21

Selon le professeur Pedro Domingos, quelles sont les 3 composantes que possède une machine?

Answer 21

1- Une méthode de représentation
2- Une méthode d’évaluation
3- Une méthode d’optimisation

Question 22

En utilisant les 3 composantes d’une machine, qu’est-ce que l’apprentissage?

Answer 22

Apprentissage = représentation + Évaluation + Optimisation

Question 23

Qu’est-ce que la représentation?

Answer 23

L’espace des modèles possibles, mais tient également compte du fait que nous exprimons ces modèles dans un langage formel qui peut encoder certaines modèles plus facilement que d’autres

Question 24

Qu’est-ce que l’évaluation en apprentissgae machine?

Answer 24

Comment on juge ou préfère un modèle par rapport a un autre. Peut être basé sur une fonction d’utilité, un score, une capacité, etc.

Question 25

Qu’est-ce que l’optimisation?

Answer 25

La façon de chercher dans l’espace des modèles afin d’obtenir une meilleure évaluation; traversée du pays des
modèles pour arriver à la terre promise du modèle
idéal.